Análise de microgeração fotovoltaica em um Sistema de

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

ENGENHARIA DE ENERGIA

ANÁLISE DE MICROGERAÇÃO FOTOVOLTAICA EM UM SISTEMA

DE DISTRIBUIÇÃO UTILIZANDO O OPENDSS

por

José David Anzanello Júnior

Monografia apresentada à Comissão de Graduação do Curso de Engenharia de Energia da Escola de Engenharia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, como parte dos requisitos para obtenção do diploma de Engenheiro de Energia.

Porto Alegre, Dezembro de 2016

ii

ANÁLISE DE MICROGERAÇÃO FOTOVOLTAICA EM UM SISTEMA

DE DISTRIBUIÇÃO UTILIZANDO O OPENDSS

por

José David Anzanello Júnior

ESTA MONOGRAFIA FOI JULGADA ADEQUADA COMO PARTE DOS REQUISITOS PARA A OBTENÇÃO DO TÍTULO DE

ENGENHEIRO DE ENERGIA APROVADA EM SUA FORMA FINAL PELA BANCA EXAMINADORA

Prof. Dr. Roberto Chouhy Leborgne Coordenador do Curso de Engenharia de Energia

Orientador: Prof. Dr. Sérgio Luís Haffner

Banca examinadora:

Prof. Dr. Flávio Antônio Becon Lemos - DELAE / UFRGS

Engª. Drª. Mariana Resener - CEEE-D

Prof. Dr. Sérgio Luís Haffner - DELAE / UFRGS

Porto Alegre, 9 de dezembro de 2016.

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Escola de Engenharia

Engenharia de Energia

iii

AGRADECIMENTOS

Agradeço primeiramente ao meu orientador, Prof. Dr. Sérgio Luís Haffner, pela

disponibilidade e excelência na orientação do presente trabalho.

Agradeço ao Prof. Dr. Flávio Antônio Becon Lemos pelo auxílio no planejamento inicial e

estruturação do TCC durante a disciplina de Projetos em Energia VIII.

Agradeço ao colega Rafael Possebon e ao pessoal do Labsol pelo auxílio na aquisição

e utilização dos dados do Sistema Fotovoltaico.

Agradeço ao povo brasileiro pelo seu hercúleo esforço em manter a Universidade

Federal do Rio Grande do Sul como universidade pública, gratuita e de qualidade.

Agradeço aos meus amigos e aos colegas de engenharia e por fim, agradeço aos meus

Pais pela educação e o apoio de sempre.

iv

ANZANELLO JÚNIOR, J. D. Análise de Microgeração Fotovoltaica em um Sistema de

Distribuição utilizando o OpenDSS. 2016. 32f. Monografia (Trabalho de Conclusão do Curso

de Engenharia de Energia) – Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do

Sul, Porto Alegre, 2016.

RESUMO

Este trabalho de conclusão de curso tem por finalidade a análise da inserção de

microgerações fotovoltaicas em um Sistema de Distribuição de Energia Elétrica utilizando um

modelo de testes de 13 barras do IEEE. São utilizados dados de irradiação, temperatura e as

especificações de um sistema fotovoltaico conectado à rede, situado no Laboratório de Energia

Solar (Labsol) da UFRGS, para validar um modelo de gerador fotovoltaico do software

OpenDSS. Cenários com a inserção de diferentes quantidades de Sistemas Fotovoltaicos

(SFVs) múltiplos do sistema do Labsol são simulados a fim de obter a variação diária das

tensões nas barras do sistema, considerando que o sistema tem cargas residenciais e

industriais, bem como prever o fluxo de potência instantâneo entre o alimentador e as cargas.

Na sequência são estimadas as perdas no sistema de distribuição para a inserção de 20, 50 ou

80 SFVs por barra, onde são contabilizadas as perdas em unidades de energia e o valor

monetário decorrente, considerando a tarifa aplicável aos consumidores residenciais.

PALAVRAS-CHAVE: Geração Distribuída, OpenDSS, Energia Solar Fotovoltaica.

ANZANELLO JÚNIOR, J. D. Analysis of Photovoltaic Microgeneration in a Distribution

System using OpenDSS. 2016. 32f. Monografia (Trabalho de Conclusão do Curso de

Engenharia de Energia) – Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul,

Porto Alegre, 2016.

ABSTRACT

This undergraduation project aims to study the insertion of photovoltaic microgenerations

in an Electric Energy Distribution System using an IEEE 13-bus test feeder model. It is used

data of irradiation, temperature and specifications of a photovoltaic system connected to the

grid, located at the Solar Energy Laboratory (Labsol) of UFRGS to validate a photovoltaic

generator model of the OpenDSS software. Scenarios with the insertion of different quantities of

multiple Photovoltaic Systems (SFVs) of the Labsol system are simulated in order to obtain the

daily variation of voltages in the system buses, considering that the system has residential and

industrial loads, as well to predict the power flow between feeder and the loads. Power losses

are estimated in the distribution system considering the insertion of 20, 50 or 80 SFVs per bus,

where losses are recorded in energy units and the resulting monetary value, considering the

tariff applicable to residential consumers.

KEYWORDS: Distributed generation, OpenDSS, Solar Photovoltaic Energy.

v

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 1

1.1 Contexto ............................................................................................................. 1

1.2 Motivação ........................................................................................................... 1

1.3 Proposta ............................................................................................................. 2

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ................................................................................ 3

2.1 Regulamentação da Geração Distribuída ........................................................... 3

2.2 Geração Solar Fotovoltaica ................................................................................ 4

2.3 OpenDSS ........................................................................................................... 4

3 SISTEMA FOTOVOLTAICO ..................................................................................... 6

3.1 Descrição ........................................................................................................... 6

3.2 Aquisição de Dados............................................................................................ 8

4 VALIDAÇÃO DO MODELO NO SOFTWARE OPENDSS ......................................... 8

5 INSERÇÃO NO SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO ...................................................... 14

5.1 Sistema de 13 barras do IEEE ......................................................................... 14

5.2 Metodologia utilizada ........................................................................................ 15

5.3 Variação das Tensões nas barras .................................................................... 16

5.4 Perdas .............................................................................................................. 21

6 CONCLUSÃO ......................................................................................................... 23

6.1 Trabalhos Futuros ............................................................................................ 24

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...............................................................................24

ANEXOS.........................................................................................................................26

APÊNDICE.....................................................................................................................27

1

1.1 Contexto

Nos primórdios da geração de energia elétrica, essa se dava em pequenas unidades

geradoras, localizadas nos arredores dos centros de consumo. A primeira geração comercial foi

realizada em Manhattan e atendia inicialmente 59 clientes em corrente contínua, através da

usina termelétrica Pearl Street Station. No entanto, com o aumento da população e da

demanda de eletricidade, essa passou a adquirir importantes economias de escala,

favorecendo os grandes empreendimentos geradores. Com o passar dos anos a consolidação

dos setores secundários e terciários da economia se deu em torno do paradigma das grandes

centrais geradoras, ligadas aos grandes centros consumidores através de extensas linhas de

transmissão.

A geração distribuída, tema deste trabalho, relembra o princípio da utilização da

eletricidade, por tratar de unidades geradoras menores e normalmente situadas no entorno do

consumidor final. Essas são conectadas diretamente nas linhas de distribuição, o que pode

retardar gastos com ampliação de linhas de transmissão, reduzir perdas nas redes e servir

como complemento às grandes centrais geradoras.

Um expressivo incentivo ao crescimento da geração distribuída têm sido dado pela

agência reguladora do setor elétrico nacional, na qual a criação do sistema de compensação

de energia elétrica (ANEEL, 2012) foi o marco inicial para o desenvolvimento das micro e

minigerações de energia elétrica. Atualmente a regulação do setor é realizada com base na

Resolução Normativa Nº 687 (ANEEL, 2015b). A regulamentação permite que sistemas de

micro e minigeração, compostos por fontes renováveis ou cogeração qualificada, possam gerar

energia elétrica e promover intercâmbio com a rede de distribuição através do sistema net

metering, ao fazer uso de medidores bidirecionais e gerar créditos para consumo futuro.

Para aprofundar as ações de estímulo à geração distribuída no Brasil, foi lançado em

dezembro de 2015 o Programa de Desenvolvimento da Geração Distribuída de Energia Elétrica

(MME, 2015). Com investimentos de 100 bilhões até 2030, o programa prevê que 2,7 milhões

de unidades consumidoras poderão ter energia gerada própria. Juntamente com a atualização

na Resolução Normativa que trata da geração distribuída, que alterou os Módulos 1 e 3 do

PRODIST (ANEEL, 2016b), foram implementadas importantes melhorias para o setor, incluindo

o estabelecimento da modalidade denominada geração compartilhada. Com isso, foi criada a

possibilidade da microgeração ou minigeração distribuída ser compartilhada por moradores de

um mesmo condomínio ou através da criação de consórcios ou cooperativas (ANEEL, 2015b).

1.2 Motivação

Os crescentes incentivos para o desenvolvimento da microgeração distribuída em

território brasileiro representam a principal motivação para a realização do presente trabalho.

Nesse contexto, o impacto referente ao aumento expressivo do número de instalações ainda

não é totalmente compreendido, sendo objeto de inúmeros estudos com o intuito de aprimorar

a qualidade da energia elétrica.

Conforme dados do Ministério de Minas e Energia (MME, 2016), a geração distribuída

tem registrado crescimento expressivo desde as primeiras instalações em 2012, onde foram

registrados apenas 3 projetos. Em 2015, foram registrados 1.307 novas adesões de

1 INTRODUÇÃO

2

consumidores, totalizando 1.731 conexões ao final do ano e uma potência instalada de 16,5

MW.

O último levantamento realizado aponta que até o final de agosto de 2016, há 5040

conexões de micro e minigeração de energia elétrica no Brasil, representando uma potência

instalada de 47,9 MW (ANEEL, 2016a). A fonte mais utilizada pelos consumidores-geradores é

a solar com 4955 adesões, seguida da eólica com 39 instalações. O estado com o maior

número adesões é Minas Gerais (1.226 conexões), seguido de São Paulo (711) e Rio Grande

do Sul (564).

Um dos principais pilares para a expansão da geração distribuída é o projeto de isenção

da cobrança de ICMS e PIS/Cofins sobre a energia exportada pelo consumidor para a rede da

distribuidora, sendo tributado apenas sobre a energia recebida da distribuidora. O Governo do

estado do Rio Grande do Sul acatou a proposta (MME/RS, 2016) e estabeleceu a isenção da

cobrança do ICMS a partir de junho de 2016. Outra medida incentivadora é a redução da

alíquota do imposto de importação incidente sobre equipamentos para geração solar

fotovoltaica, de 14% para 2%, até o final de 2016 (MME, 2016).

A maioria dos recentes sistemas de microgeração produzem energia elétrica a partir de

fontes renováveis, sendo a intermitência da produção um dos maiores desafios para a

penetração em maior escala da geração distribuída. Os sistemas de geração solar fotovoltaica

correspondem a cerca de 98% das microgerações em território nacional e, aliado ao potencial

solar brasileiro, motivaram a escolha dessa forma de energia para as simulações a serem

realizadas.

1.3 Proposta

Este trabalho de conclusão de curso tem como primeiro objetivo simular a produção de

energia elétrica de uma microgeração solar fotovoltaica, confrontando os dados simulados com

os valores medidos em um sistema real conectado à rede.

Com o intuito de realizar o estudo dos impactos da inserção da microgeração na rede

de distribuição, optou-se por utilizar um modelo padrão de testes. Para tanto, é simulado o

modelo de rede de distribuição teste do IEEE com 13 barras (Baughman; Liu; Dugan, 2013) ,

no qual são avaliados os impactos da penetração de múltiplas microgerações fotovoltaicas.

Para a realização dos objetivos, foi selecionado um software voltado para a simulação

de sistemas de potência: The Open Distribution System Simulator, o OpenDSS (EPRI, 2016).

Optou-se pela utilização do OpenDSS pelo fato de ser um programa executável de utilização

livre, desenvolvido pelo Electric Power Research Institute (EPRI), empresa norte americana

voltada a estudos de sistemas de energia.

O OpenDSS disponibiliza um modelo para simular um sistema fotovoltaico, denominado

PVSystem Element Model, e a partir de dados de irradiação, temperatura e parâmetros do

módulo e inversor, pode-se simular a energia gerada para um determinado período de tempo

estipulado a partir dos dados introduzidos nas linhas de comando do software. Para viabilizar a

simulação, os dados de irradiação e temperatura são coletados a partir de um sistema

fotovoltaico conectado à rede no Laboratório de Energia Solar (Labsol) da Universidade

Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

Por fim, múltiplas simulações são realizadas no OpenDSS a fim de obter dados de

geração de energia de diferentes dias ao longo do mês de junho de 2016. Busca-se estimar o

erro entre os valores obtidos pela simulação e os valores reais injetados na rede de distribuição

a partir do sistema fotovoltaico do Labsol.

3

Com o modelo validado, o impacto da inserção de diferentes quantidades de

microgerações no sistema de 13 barras é simulado para avaliar o comportamento das tensões

nas barras do sistema para uma distribuição uniforme ou concentrada de sistemas

fotovoltaicos. Na sequência, contabilizando os 30 dias do mês de junho, é avaliada a variação

das perdas diárias do sistema simulado e o valor monetário decorrente das mesmas.

2.1 Regulamentação da Geração Distribuída

Em 2012, a ANEEL, agência responsável pela regulação e fiscalização do sistema

elétrico nacional, estabeleceu as condições gerais para o acesso de microgeração e

minigeração distribuída aos sistemas de distribuição de energia elétrica e implementou o

sistema de compensação de energia elétrica através da Resolução Normativa Nº 482 (ANEEL,

2012). Visando propor melhorias e promover a expansão da Geração Distribuída em território

nacional, foi regulamentada três anos depois a atual Resolução Normativa Nº 687 (ANEEL,

2015b).

A resolução autoriza o uso de qualquer fonte renovável, além da cogeração qualificada,

denominando-se microgeração distribuída a central geradora com potência instalada de até 75

quilowatts (kW) e minigeração distribuída - aquela com potência acima de 75 kW e menor ou

igual a 5 MW (sendo 3 MW para a fonte hídrica), conectadas à rede de distribuição por meio de

instalações de unidades consumidoras (ANEEL, 2016a).

Com o sistema de compensação de energia elétrica, quando a quantidade de energia

elétrica gerada em determinado período for superior à energia consumida, o consumidor ganha

créditos que podem ser utilizados para abater faturas dos meses subsequentes. Os créditos

podem ser consumidos em até 60 meses, além da possibilidade de utilizá-los para abater o

consumo de unidades consumidoras que estejam registradas sob a titularidade de uma mesma

Pessoa Jurídica, incluídas matriz e filial, ou mesma Pessoa Física. Essa modalidade é

denominada autoconsumo remoto, e atualmente, fica limitada para unidades consumidores

localizadas na área de abrangência de uma mesma concessionária de distribuição de energia

elétrica.

Os procedimentos para solicitar a conexão à rede da micro ou minigeração distribuída

são realizados diretamente com a concessionária local. A ANEEL instituiu formulários padrão

para a realização da solicitação de acesso pelo consumidor, onde o prazo total para a

distribuidora conectar microgerações de até 75 kW, que na RN 482 era de 82 dias, foi reduzido

para 34 dias. Segundo a Agência Reguladora (ANEEL, 2016a), a partir de janeiro de 2017, os

consumidores poderão fazer a solicitação e acompanhar o andamento de seu pedido junto à

distribuidora pela internet.

As melhorias na regulamentação da Geração Distribuída buscam alavancar a sua

expansão, pelo fato de que os benefícios abrangem o consumidor-gerador, a economia do país

e os demais consumidores, além de aumentar a solidez e a confiabilidade do sistema elétrico

nacional.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

4

2.2 Geração Solar Fotovoltaica

De acordo com de Abreu et al. (2010), a geração solar fotovoltaica é uma tecnologia

altamente modular, com ausência quase total de emissão de poluentes e de ruídos durante o

funcionamento, além da baixa exigência de manutenção. O sistema fotovoltaico (SFV) é

constituído por módulos fotovoltaicos que, por sua vez, são constituídos por células

fotovoltaicas, responsáveis pela conversão da irradiação solar em eletricidade na forma de

corrente contínua.

Em cada módulo, as células são conectadas eletricamente em série, e a quantidade de

módulos conectados em série determina a tensão de operação do arranjo fotovoltaico em

corrente contínua (CC). A corrente do arranjo é definida pela conexão em paralelo de módulos

individuais ou de strings — conjuntos de módulos conectados em série. A potência instalada do

SFV, usualmente especificada em CC, é dada pela soma das potências nominais individuais

dos módulos.

Por sua vez, o inversor conectado à rede proporciona a interligação com o sistema de

distribuição da concessionária, sincronizando sua frequência e tensão de saída em corrente

alternada (CA) com a mesma, além de servir como proteção para o sistema, desconectando-se

da rede quando essa deixa de fornecer energia (de Abreu et al., 2010).

Por causa da baixa densidade energética envolvida com essa tecnologia, os SFVs

adaptam-se melhor à Geração Distribuída do que à geração centralizada, fato que evidencia

um ótimo espaço a ser ocupado por ela, principalmente em localidades com altos índices de

irradiação (de Abreu et al., 2010).

A utilização da energia solar fotovoltaica está se tornando cada vez mais disseminada

em muitos países. Jussi Ekström afirma que devido à sua natureza estocástica, o aumento da

quantidade de geração de energia solar na matriz de geração tem de ser levado em conta no

planejamento de sistemas de energia elétrica, tanto a nível de distribuição devido às micro e

minigerações, quanto a nível de transmissão com as usinas solares (Ekström et al., 2016).

A aplicação crescente da microgeração solar distribuída em áreas residenciais ao redor

do mundo exige uma avaliação pormenorizada dos impactos na rede de distribuição. Tanto a

geração fotovoltaica, quanto a demanda doméstica de energia elétrica apresentam variações

características em escalas de curto e longo prazo e são, em grande parte, negativamente

correlacionados, especialmente em regiões de alta latitude (Widén et al., 2010).

2.3 OpenDSS

O OpenDSS é um software executável de utilização livre e que tem sido amplamente

utilizado para o estudo de sistemas de potência, aplicável ao segmento de distribuição de

energia elétrica. Em 1997 foi lançada a sua primeira versão, até então denominado apenas

Distribution System Simulator – DSS. O DSS foi adquirido pela Eletric Power Research Institute

– EPRI em 2008, ano em que o OpenDSS foi lançado como um software com licença de

código aberto.

Em 2014, visando aprimorar o método do cálculo de perdas na distribuição aplicável às

distribuidoras de energia elétrica, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), através da

Norma Técnica Nº 0057, adotou o OpenDSS para a quantificação das perdas por meio da

metodologia de fluxo de carga (ANEEL, 2014). A possibilidade da utilização de recursos

analíticos externos ao software, permite que o procedimento de cálculo seja realizado de modo

iterativo para a contabilização das perdas técnicas. A utilização do software passou a ser

5

requisito para as concessionárias de distribuição de Energia Elétrica no processo de Revisão

Tarifárica Periódica (RTP) e renovação da concessão de suas respectivas áreas de atuação.

De acordo com a Norma Técnica (ANEEL, 2014), o fato do OpenDSS ter sido

desenvolvido em código aberto e a possibilidade de ser customizado de acordo com as

necessidades dos usuários via programação são alguns dos motivos pelos quais o software

tem sido amplamente utilizado.

Segundo o Manual do Usuário do software (Dugan, 2016), o OpenDSS não é apenas

um programa que tem por finalidade executar estudos de fluxo de carga, tendo sido

originalmente desenvolvido para analisar a conexão de geração distribuida às redes de

distribuição. Sua área de atuação engloba ainda estudos probabilísticos de planejamento,

simulação de geradores solares fotovoltaicos e eólicos, estimação de estado na distribuição,

estudos de distorções harmônicas e inter-harmônicas. Atualmente, o OpenDSS realiza todos os

tipos de análise no domínio da frequência, não suportando simulações de transitórios

eletromagnéticos.

O software dispõe de diversos modos de solução para os estudos de fluxo de carga,

que foram adicionados à medida que o programa evoluiu para atender à necessidades

específicas dos seus usuários. Entre eles estão o fluxo de potência instantâneo (Snapshot),

fluxo de potência diário (Daily Power Flow), fluxo de potência anual (Yearly Power Flow),

harmônicos e estudo de faltas.

O OpenDSS dispõe de um modelo desenvolvido para simular uma geração fotovoltaica,

o PVSystem Element Model, que reúne um modelo de gerador e de inversor fotovoltaico em

um modelo conveniente para realizar estudos de impacto em sistemas de distribuição. O

modelo é representado pela Figura 2.1.

Figura 2.1 – Diagrama de blocos do PVSystem Element Model

Fonte: OpenDSS User’s Manual (Dugan, 2011)

O modelo assume que o inversor é capaz de encontrar o ponto de máxima potência

(MPPT) do módulo rapidamente, através da inserção da curva característica de potência versus

temperatura do módulo. Isso simplifica a modelagem dos componentes individuais e é

adequada para as simulações.

6

No modelo, a potência ativa (P) é função da irradiação, da temperatura do módulo (T), e

da potência (Pmpp) na temperatura T e irradiação de 1 kW/m², de acordo com a curva

característica do módulo. Além disso, é necessário inserir a curva característica de eficiência

do inversor de acordo com a potência de operação.

A potência reativa pode ser especificada por um valor de potência reativa fixo ou

através do fator de potência (FP). No entanto, como no Brasil as microgerações ainda não tem

a possibilidade de compensar reativos na rede de forma remunerada, é utilizado o FP unitário

nas simulações.

3.1 Descrição

A microgeração fotovoltaica, base para as simulações realizadas no presente trabalho,

está localizada no Laboratório de Energia Solar (Labsol) da UFRGS. O sistema é fruto de um

projeto denominado: 120 telhados Fotovoltaicos no Brasil. Porto Alegre é uma das seis cidades

incluídas, onde foram instalados 20 sistemas fotovoltaicos (SFVs) em telhados de um

condomínio de residências, além de um SFV no Labsol, que serve como telhado referência

para o projeto (Rampinelli et al., 2014).

O SFV é composto por 5 módulos policristalinos com potência nominal de 245 Wp e

modelo YL 245P-29b, da fabricante Chinesa Yingli Solar. Os módulos são conectados em série

e com isso, o arranjo do sistema resulta em uma potência nominal de 1,225 kWp. As

especificações técnicas do módulo fotovoltaico estão representadas na Tabela 3.1, onde as

características elétricas em Standard Test Conditions (STC) e em Nominal Operating Cell

Temperature (NOCT) são destacadas. Cada módulo fotovoltaico tem uma área de 1,62 m² e

peso de 18,5 kg (Yingli, 2015).

Tabela 3.1 – Especificações do módulo fotovoltaico

Parâmetro STC NOCT

Potência de Saída (W) 245 177,9

Eficiência máxima (%) 15,0

Tensão de Máxima Potência – Vmpp (V) 30,2 27,2

Corrente de Máxima Potência – Impp (A) 8,11 6,54

Tensão de Circuito Aberto – VOC (V) 37,8 34,5

Corrente de Curto-circuito – ISC (A) 8,63 6,99

Fonte: Yingli Solar (Yingli, 2015)

O inversor utilizado para realizar a conexão à rede elétrica é fornecido pela fabricante

Alemã SMA, modelo Sunny Boy 1200, com potência nominal em corrente alternada (AC) de 1,2

kW. A Tabela 3.2 apresenta as principais especificações. O inversor conta com rastreador do

Ponto de Máxima Potência (MPPT) e tem um peso de 23 kg (SMA, 2014).

3 SISTEMA FOTOVOLTAICO

7

Tabela 3.2 – Especificações do inversor fotovoltaico

Dados de Entrada (DC)

Potência máxima 1320 W

Tensão máxima 400 V

Faixa de tensão MPPT 100 V – 320 V

Tensão mínima 100 V

Tensão de acionamento 120 V

Corrente máxima 12,6 A

Dados de Saída (AC)

Potência nominal 1200 W

Tensão nominal 180 – 265 V

Corrente máxima 6,1 A

Frequência da rede 60(+/- 4,5) Hz

Desempenho

Eficiência máxima 92,1 %

Fonte: SMA Solar Technology (SMA, 2014)

Com o intuito de maximizar a geração de energia anual e minimizar os esforços

decorrentes do vento, o SFV é orientado para o Norte geográfico e os módulos são

posicionados com uma inclinação de 20º em relação à horizontal (Rampinelli et al., 2014). A

Figura 3.1 ilustra o SFV no telhado do Labsol.

Figura 3.1 – Sistema Fotovoltaico instalado no Labsol

Fonte: (Possebon, 2016)

8

3.2 Aquisição de Dados

Através do software Sunny Data Control, fornecido pela SMA Solar Technology,

fabricante do inversor fotovoltaico, são escolhidos os dados a serem armazenados no

controlador do inversor (SMA, 2016).

Os parâmetros elétricos do sistema são obtidos a partir da verificação da entrada

(corrente contínua) e da saída (corrente alternada) do inversor. Para possibilitar a aquisição

dos parâmetros térmicos, o sistema conta com dois sensores do tipo PT-100, utilizados para a

medição da temperatura dos módulos além da temperatura ambiente. Um sensor de irradiação

é também instalado e, para a obtenção de dados coerentes, a célula possui a mesma

inclinação do arranjo dos módulos fotovoltaicos.

A Interface do software Sunny Data Control permite definir as variáveis de entrada e

saída que forem de interesse para as análises a partir do preenchimento das características do

sistema. O tempo de integralização definido para a análise é de 3 minutos e o horário de início

e término das medições diárias são definidos em função do funcionamento do inversor, o qual

requer uma tensão mínima de 120 VCC para entrar em operação.

Os dados oriundos das medições são armazenados junto ao controlador do inversor e

transferidos para um computador através do próprio software utilizando um cabo de rede. Os

parâmetros coletados para a realização das simulações são os seguintes: potência AC, energia

produzida, temperatura ambiente, temperatura dos módulos e irradiação no plano inclinado. A

Tabela 3.3 representa as principais incertezas de medição dos parâmetros elétricos e térmicos

do sistema.

Tabela 3.3 – Valores de incerteza de medição

Grandeza Incerteza

Potência AC 4%

Irradiação 2 – 3 %

Temperatura 0,12 ºC

Fonte: (Possebon, 2016)

Pela sua importância no panorama elétrico nacional, e pelo fato de ser um software de

utilização livre, o OpenDSS foi escolhido para a realização das simulações propostas neste

trabalho. Como mencionado anteriormente, o fato do OpenDSS realizar tanto a simulação da

geração de um SFV, quanto a sua inserção em sistemas de distribuição de energia elétrica,

permite explorar uma gama de opções para a análise de seus parâmetros elétricos.

Com o intuito de validar a utilização do modelo PVSystem Element Model, são

apresentados a seguir algumas análises comparativas levando em conta a potência

instantânea e a energia gerada entre o SFV e a simulação pelo OpenDSS. Os parâmetros de

entrada para as simulações são a irradiação solar e a temperatura nos módulos - valores

instantâneos coletados a cada 3 minutos. O número de medidas diárias é função da irradiação

solar incidente, levando em conta que é necessária a tensão mínima de acionamento do

inversor para que o mesmo passe a contabilizar os valores medidos.

No mês analisado, junho de 2016, foram coletadas entre 206 e 212 amostras diárias.

São consideradas também a curva de eficiência do inversor Sunny Boy (SMA, 2014) e a curva

4 VALIDAÇÃO DO MODELO NO SOFTWARE OPENDSS

9

de potência versus temperatura do módulo fotovoltaico Yingli Solar (Yingli, 2015). O período

analisado compreende a primeira quinzena do mês de junho de 2016. A Tabela 4.1 apresenta

a irradiação solar diária incidente no SFV do Labsol para esse período.

Tabela 4.1 – Irradiação Solar diária no plano inclinado de 20º orientado para o Norte

Data Irradiação (Wh/m².dia) Data Irradiação (Wh/m².dia)

01/jun 4167 09/jun 5078

02/jun 3867 10/jun 2118

03/jun 2134 11/jun 4551

04/jun 1613 12/jun 4997

05/jun 3112 13/jun 4870

06/jun 2602 14/jun 3521

07/jun 4569 15/jun 4005

08/jun 5083 Média 3752

Os 15 primeiros dias do mês de junho tiveram uma irradiação solar diária média de

3752 Wh/m².dia e, considerando que a média se repita na segunda metade do mês, esse valor

é considerado como sendo a média mensal para o mês de junho de 2016.

Para mensurar os erros da simulação frente aos valores do SFV do Labsol, são

comparados os valores medidos com o resultado das simulações de 3 dias distintos:

02/junho: irradiação solar diária mais próxima da média mensal

04/junho: menor irradiação solar diária do período analisado

08/junho: maior irradiação solar diária do período analisado

As Figuras 4.1 e 4.2 representam a potência AC instantânea e a energia produzida

acumulada ao longo do dia 2 de junho, com um intervalo de medição de 3 minutos.

Figura 4.1 – Potência AC instantânea no dia 2 de junho

Fonte: Elaborado pelo autor

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7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Po

tên

cia

AC

(kW

)

Horário (h) Sistema Fotovoltaico Simulação OpenDSS

10

Com base nas Figuras 4.1 e 4.2 observa-se que o dia 2 de junho teve uma grande

variação da irradiação incidente ao longo do dia, o que reflete no valor da potência AC

instantânea de forma direta. Ao final do dia, o erro obtido na contabilização da energia

produzida na simulação frente ao SFV foi de 7,03 %.

Figura 4.2 – Energia acumulada no dia 2 de junho


As Figuras 4.3 e 4.4 representam a potência AC instantânea e a energia gerada

acumulada ao longo do dia 4 de junho, o dia que teve a menor irradiação diária do período

analisado.



0

1

2

3

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5

7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Ener

gia

[kW

h]


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0.2

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0.5

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7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Po

tên

cia

AC

(kW

)


11

O dia 4 de junho foi um dia chuvoso e com grande incidência de nuvens, resultando em

uma reduzida irradiação incidente no SFV. Na Figura 4.3 pode-se observar que a potência AC

instantânea não ultrapassou 0,4 kW ao longo do dia, sendo que em um dia ensolarado, pode

chegar a mais de 0,9 kW para o mesmo SFV nesse período do ano. O erro observado na

contabilização da energia produzida ao longo do dia pela simulação no software OpenDSS foi

de 11,80%.



As Figuras 4.5 e 4.6 representam a potência AC instantânea e a energia gerada

acumulada ao longo do dia 8 de junho, o dia que teve a maior irradiação diária do período

analisado e onde pode-se observar o formato senoidal quase perfeito da irradiação ao longo do

dia.



0

0.5

1

1.5

2

7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Ener

gia

[kW

h]

Horário (h)

Sistema Fotovoltaico Simulação OpenDSS

0

0.1

0.2

0.3

0.4

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0.7

0.8

0.9

1

7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Po

tên

cia

AC

(kW

)


12

O dia 8 de junho foi um dia ensolarado e com uma pequena presença de nuvens entre

às 15 e às 16h, como pode ser observado pelo reflexo na potência AC da Figura 4.5. O erro

observado na contabilização da energia produzida ao longo do dia pela simulação foi de

3,79%, consideravelmente inferior aos demais casos analisados.



A partir da análise dos resultados, observa-se que o maior erro apresentado nas

simulações ocorreu para baixas potências AC, nitidamente abaixo de 250 W. A provável causa

dos erros apresentados é uma divergência entre as curvas de eficiência do módulo fotovoltaico

e do inversor fornecidas pelos fabricantes e a curva de eficiência real do SFV do Labsol na

condição de baixa potência.

Além disso, outro aspecto visível é a divergência entre as curvas da simulação e do

SFV nas duas primeiras horas do dia. O Labsol é cercado por árvores em seus arredores, e, na

direção do sol nascente, há árvores com altura considerável que causam um sombreamento

significativo no SFV até pouco antes das 9h durante o período analisado, o que não é possível

de prever pela simulação no software OpenDSS.

Tendo em vista que o mês de Junho é o mês crítico para a irradiação solar no

hemisfério Sul devido a proximidade ao Solstício de Inverno, as simulações envolvem o pior

caso possível. Como forma de visualizar a variação da irradiação solar diária média ao longo

do ano, a Figura 4.7 representa os dados obtidos do Centro de Referência para as Energias

Solar e Eólica Sérgio de Salvo Brito (CRESESB), que demonstra a irradiação solar no plano

inclinado para a cidade de Porto Alegre com uma inclinação de 24º e orientação Norte, a qual

gera a maior média anual (CRESESB, 2016).

0

1

2

3

4

5

6

7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00

Ener

gia

[kW

h]

Horário (h)

Sistema Fotovoltaico Simulação OpenDSS

13

Figura 4.7 – Irradiação Solar diária no plano inclinado de 24º orientado para o Norte

Fonte: (CRESESB, 2016)

Considerando que a primeira quinzena do mês de junho de 2016 se repita, o valor

aproximado para a irradiação solar diária média no mês é de 3752 Wh/m².dia, um pouco acima

da média histórica de 3310 Wh/m².dia para a inclinação próxima. No entanto, considerando a

média anual de 4742 Wh/m².dia, é possível inferir que os erros obtidos nas simulações do mês

de junho tendem a ser relativamente menores no decorrer do ano, levando em conta que a

maior diferença ocorreu para baixas potências instantâneas e que a chance de ocorrência nos

demais meses é inferior.

Um ponto importante a destacar é que embora o mês de junho tenha a pior irradiação

solar diária mensal, os inversores modernos operam com rastreador do ponto de máxima

potência (MPPT), o que torna possível que o SFV opere sempre na melhor eficiência possível

para as condições climáticas momentâneas. A Tabela 4.2 representa a eficiência média e o

desvio padrão observados nos 3 dias analisados anteriormente.

Tabela 4.2 – Eficiência do SFV ao longo de três dias do mês de junho de 2016

Eficiência do SFV (%)

Dia 02/jun 04/jun 08/jun

Média 10,25 10,45 10,07

Desvio padrão 2,21 1,74 3,19

O dia 8 de junho teve a maior irradiação solar diária média, no entanto, não obteve a

melhor eficiência média. A principal causa foi a variação da temperatura dos módulos no

período, pois para temperaturas mais elevadas, a eficiência do conjunto decai. O dia 4 de

junho, embora tenha sido um dia chuvoso, obteve a melhor eficiência média mesmo com a

menor quantidade de irradiação incidente, devido às menores temperaturas observadas nos

módulos durante o período.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Irra

dia

ção

(W

h/m

².d

ia)

Inclinação: 24 graus Norte

14

5.1 Sistema de 13 barras do IEEE

Para viabilizar as simulações propostas pelo trabalho foi empregado um sistema de

testes bastante conhecido na literatura técnica, elaborado pelo Institute of Electrical and

Electronics Engineers (IEEE). O IEEE dispõe de quatro redes radiais para teste, dentre as

quais três apresentam configuração a quatro fios e uma com configuração a três fios (IEEE,

1991).

O sistema teste IEEE de 13 barras foi o selecionado e, apesar de ter tamanho reduzido,

fornece um bom teste para a análise de sistemas de distribuição. O sistema é composto por

cargas desbalanceadas, dois transformadores trifásicos de distribuição, bancos de capacitores

shunt, linhas trifásicas aéreas e subterrâneas desbalanceadas, ramais monofásicos, bifásicos e

trifásicos e um regulador de tensão (Baughman et al., 2013).

A Figura 5.1 representa o diagrama unifilar do sistema de 13 barras, onde já foi incluída

a representação das microgerações fotovoltaicas conectadas nas barras. Optou-se por simular

a inserção de SFVs nas mesmas barras onde há cargas balanceadas e desbalanceadas

conectadas. Os SFVs estão identificados de acordo com as fases em que estão conectados.

Figura 5.1 – Sistema de 13 barras do IEEE com microgerações fotovoltaicas


A Barra 650 representa o alimentador do sistema sucedido pelo regulador de tensão

trifásico. As demais barras onde há SFVs conectados são também cargas residenciais, com

exceção da Barra 671, onde há uma carga industrial trifásica. Além disso, o sistema opera em

três níveis de tensão, sendo que a tensão do alimentador é rebaixada por um transformador

5 INSERÇÃO NO SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO

15

para 4160 V atendendo as demais cargas e, apenas a barra 634 é atendida com tensão

diferente das demais (480 V).

5.2 Metodologia utilizada

Após a validação do modelo PVSystem Element Model é realizada a inserção do SFV

no Sistema de Distribuição de 13 barras do IEEE. A rede de distribuição é modelada no

OpenDSS através de scripts, visto que o software atua por linhas de comando e a interface

gráfica é utilizada apenas para a exibição dos resultados. Com o auxílio do Manual do Usuário

do OpenDSS (Dugan, 2016) e da dissertação (Radatz, 2015) foi possível modelar o sistema e

realizar as simulações imprescindíveis para a análise do presente trabalho.

O OpenDSS fornece a comutação dos taps dos reguladores de tensão, onde cada fase

do regulador varia o tap do transformador associado conforme os níveis de tensão variam. Há

também dois bancos de capacitores associados ao sistema de distribuição, um monofásico

com potência de 100 kvar conectado na barra 611 e um trifásico de 600 kvar conectado a barra

675. Cabe salientar que os bancos de capacitores permanecem sempre em funcionamento,

não havendo períodos estabelecidos de desligamento.

A curva de carga residencial utilizada nas simulações provém de um levantamento

realizado na área de concessão da Companhia Estadual de Distribuição de Energia Elétrica

(CEEE-D). Conforme a dissertação de mestrado (Rhade, 1998), o segmento residencial na

faixa de consumo de 151 a 300 kWh/mês representa o maior percentual de consumo de

energia elétrica residencial da CEEE. Visando simular com maior precisão os Sistemas

Fotovoltaicos no sistema de distribuição de 13 barras, optou-se por utilizar a curva de carga

residencial representada pela Figura 5.2, que provém da mesma região onde o SFV do Labsol

está situado.

Figura 5.2 – Curva de carga do consumo residencial – 151 a 300 kWh/mês

Fonte: (Rhade, 1998)

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Dem

and

a (p

or

un

idad

e)

Horário (h)

Consumo residencial: 151 a 300 kWh/mês

16

O sistema de 13 barras contempla também uma carga trifásica onde há consumo

industrial. A Figura 5.3 representa uma curva de carga industrial típica.

Figura 5.3 – Curva de carga do consumo industrial

Fonte: (Rhade, 1998)

5.3 Variação das Tensões nas barras

De acordo com Smith et al. (2012), na avaliação do impacto de SFVs nos sistemas de

distribuição, a maior preocupação dos planejadores do sistema é a intermitência do recurso

solar e como ele pode afetar os outros consumidores, bem como interagir com as operações da

rede em larga escala. Isso pode ser em termos de como as microgerações fotovoltaicas

impactam a rede com sobretensões e flutuações de tensão, que afetam os reguladores do

alimentador, tais como a comutação dos taps dos transformadores, reguladores de tensão e a

operação dos bancos de capacitores. Além disso, deve-se considerar qual o impacto que o

SFV terá nos picos de demanda e consumo de energia.

Apesar de grande parte dos estudos serem limitados a utilizar modelos de alimentação

simplificados e dados genéricos de SFVs, é importante considerar com precisão a natureza

variável dos recursos energéticos renováveis e como estes interagem com os sistemas de

distribuição. Nesse capítulo é analisado o comportamento da tensão em determinadas barras

do sistema ao longo do dia, com a inserção de quantidade variável de SFVs.

O sistema de 13 barras é composto por 3 níveis de tensão nominal: 115 kV, 4,16 kV e

480 V. No entanto, as cargas do sistema e as microgerações apenas estão conectadas nos

dois níveis inferiores de tensão, pois a tensão do alimentador (115 kV) é rebaixada por um

transformador para o restante do sistema.

A ANEEL regulamenta os procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema

Elétrico Nacional (PRODIST) e, através do módulo 8 – Qualidade de Energia Elétrica,

apresenta a faixa de classificação de Tensões em Regime Permanente (ANEEL, 2015a). Na

Tabela 5.1 são apresentadas as faixas de classificação para os níveis de tensão do sistema

simulado, classificadas em adequada, precária ou crítica.

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0.1

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0.4

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Dem

and

a (p

or

un

idad

e)

Horário (h) Consumo industrial típico

17

Tabela 5.1 – Faixas de Classificação de Tensões – Regime Permanente

Tensão de Atendimento (TA) Variação da Tensão de Leitura(TL)

em relação à Tensão de Referência (TR)

Tensão Nominal superior a 1 kV e inferior a 69 kV

Adequada 0,93TR < TL <1,05 TR

Precária 0,90TR < TL <0,93TR

Crítica TL < 0,90TR ou TL> 1,05TR

Tensão Nominal inferior a 1 kV

Adequada 0,92TR < TL <1,05 TR

Precária 0,87TR < TL <0,92TR ou

1,05TR < TL < 1,06TR

Crítica TL < 0,87TR ou TL> 1,06TR

Fonte: (ANEEL, 2015a)

O sistema de 13 barras é um sistema altamente desequilibrado com cargas conectadas

em fases alternadas. Por esse fato, há um regulador de tensão trifásico junto ao transformador

do alimentador principal, que visa manter as tensões dentro dos níveis aceitáveis. A Tabela A.1

do Anexo A representa o fluxo de potência instantâneo do sistema de 13 barras antes da

inserção das microgerações e, operando em carga máxima. É possível perceber que em

algumas barras, na fase B, o limite superior regulamentado pelo PRODIST (1,05 pu) é

ultrapassado. Já a Tabela A.2 representa a distribuição das cargas nas barras do sistema.

Visando quantificar o impacto da inserção das microgerações fotovoltaicas, são

analisados dois dias relevantes do mês de junho de 2016: o dia com a maior produção de

energia do período analisado (08/junho) e o dia com a produção mais próxima da média

mensal (02/junho).

As análises envolvem a visualização do comportamento das tensões na barras do

sistema para o fluxo de carga diário, de acordo com a modelagem das curvas de carga

residencial e industrial. É fruto de comparação o caso base sem a inserção de SFVs com os

casos onde há a inserção em quantidades uniformes de SFVs, múltiplos do SFV de 1,225 kWP

do Labsol, em todas as fases das barras onde há cargas conectadas. No caso da carga

industrial, por ter uma demanda muito superior as demais, foi definido que haverá a inserção

de 10 vezes mais SFVs do que nas cargas residenciais.

Primeiramente é analisado o dia com a maior geração de energia, que como

demonstrado anteriormente pela Figura 4.5, tem uma curva de potência AC com formato

praticamente senoidal. A Figura 5.4 representa o comportamento da tensão diária na Barra 675

na fase B para o caso sem a inserção de SFVs, com a inserção de 20 SFVs nas cargas

residenciais (200 SFVs na carga industrial) e a inserção de 80 SFVs nas cargas residenciais

(800 SFVs na carga industrial), além de delimitar o nível de tensão superior adequada

conforme o PRODIST. Pela demanda considerável de cada barra residencial, considera-se que

a carga seja dividida entre várias unidades consumidoras.

Além disso, a Tabela A.3 do Apêndice demonstra o funcionamento do regulador de

tensão modelado, com as trocas de Tap do transformador ocorridas no dia 8 de junho para a

inserção de 80 SFVs por carga do sistema.

18

Figura 5.4 – Variação diária da tensão na barra residencial 675 fase B – 08/junho (por unidade)


A Figura 5.5 representa o comportamento da tensão diária na barra 671 fase C, na qual

está conectada a carga industrial do sistema. As condições de simulação são as mesmas do

caso anterior, com a inserção uniforme de SFVs nas cargas residenciais e um valor 10 vezes

maior na carga industrial.

Figura 5.5 – Variação diária da tensão na barra industrial 671 fase C – 08/junho (por unidade)


1.01

1.02

1.03

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1:002:00

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18:00

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22:0023:00

80 SFVs

20 SFVs

Sem SFVs

Limite Superior

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1.030:00

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12:0013:00

14:00

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17:00

18:00

19:00

20:00

21:00

22:0023:00

80 SFVs

20 SFVs

ausência SFVs

19

Pode-se perceber claramente a variação das tensões na janela solar, entre

aproximadamente 8 h e 17 h. As tensões não chegam a variar tanto, apenas na carga industrial

pelo fato de os SFVs serem maiores, provocando um aumento de tensão expressivo.

A Figura 5.6 representa a variação da tensão diária na barra 611 fase C para o caso em

que SFVs são conectados apenas junto a essa barra, sendo as demais cargas do sistema

supridas pelo alimentador ou pelo excesso de energia produzido por esses SFVs.

Figura 5.6 – Variação diária da tensão na barra residencial 611 fase C – 08/junho (por unidade)


A Figura 5.7 ilustra o fluxo de potência diário fornecido pelo alimentador do sistema de

distribuição, onde foram representadas apenas as fases B e C para melhor visualização.

Figura 5.7 – Potência Ativa por fase fornecida pelo alimentador do Sistema no dia 08/junho


0.96

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0.98

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1.02

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22:0023:00

80 SFVs

200 SFVs

400 SFVs

ausência SFV

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600

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1000

1200

0:00 2:30 5:00 7:30 10:00 12:30 15:00 17:30 20:00 22:30

Po

tên

cia

forn

eci

da

(kW

)

Horário (h)

Fase B - 80 SFVs Fase B - ausência SFV Fase C - 80 SFVs Fase C - ausência SFV

20

A inserção dos SFVs foi uniforme em todas as barras com carga do sistema. No

entanto, como o sistema é desequilibrado, a fase B teve uma menor demanda e no auge da

produção de energia pelos SFVs, houve fluxo de potência reverso em direção ao alimentador

justamente na fase B.

A Figura 5.8 ilustra o fluxo de potência proveniente do alimentador para as 3 fases do

sistema com a inserção de 80 SFVs no dia 2 de junho, um dia de tempo encoberto com

presença de muitas nuvens, o que provocou a demanda extremamente variável de potência do

alimentador para complementar a produção de energia dos SFVs.

Figura 5.8 – Potência Ativa por fase fornecida pelo alimentador do Sistema no dia 02/junho


A Figura 5.9 representa a variação da tensão diária na barra 652 fase A no dia 2 junho,

onde houve inserção uniforme de SFVs em todas as barras. Devido a grande presença de

nuvens, nota-se que o incremento de tensão ocasionado pelos SFVs foi muito variável no

período, havendo flutuação significativa de tensão ao longo de toda a janela solar do dia.

Figura 5.9 – Variação diária da tensão na barra residencial 652 fase A – 02/junho (por unidade)


-200

0

200

400

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800

1000

1200

0:00 2:30 5:00 7:30 10:00 12:30 15:00 17:30 20:00 22:30

Po

tên

cia

forn

eci

da

(kW

)

Horário (h)

Fase A - 80 SFVs Fase B - 80 SFVs Fase C - 80 SFVs

0.97

0.98

0.99

1

1.01

1.020:00

1:002:00

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9:00

10:0011:00

12:0013:00

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15:00

16:00

17:00

18:00

19:00

20:00

21:00

22:0023:00

50 SFVs

80 SFVs

ausência SFV

21

Dentre todas as simulações realizadas, em nenhum caso o limite inferior de 0,93 pu

estabelecido pelo PRODIST foi violado. Esse fato se deve a atuação do regulador de tensão,

pois ao retirá-lo do modelo em uma simulação, esse limite é violado em algumas barras.

5.4 Perdas

O OpenDSS tem sido amplamente utilizado para a estimativa das perdas técnicas em

sistemas de distribuição. A ANEEL, através de uma metologia regulatória, visa uniformizar o

procedimento de cálculo das perdas nas concessionárias de distribuição de energia elétrica e

reduzir a assimetria de informação, o que possibilita a criação de um mecanismo de incentivo

às concessionárias para o correto gerenciamento dos sistemas de distribuição visando o

controle do nível de perdas tolerável (ANEEL, 2014).

Tendo como base o sistema de 13 barras do IEEE, são simulados cenários com a

inserção de diferentes quantidades de microgerações fotovoltaicas (múltiplas do sistema de

1,225kWP do Labsol) nas barras onde estão conectadas as cargas residenciais e industriais.

Primeiramente são contabilizadas as perdas nas linhas e nos transformadores do sistema ao

longo de 10 dias do mês de junho de 2016.

Os cenários simulados envolvem a inserção de 20 SFVs nas cargas residenciais (200

SFVs na carga industrial), 50 SFVs nas cargas residenciais (500 SFVs na carga industrial) e 80

SFVs nas cargas residenciais (800 SFVs na carga industrial). A Tabela 5.2 demonstra as

perdas totais no sistema de distribuição para os diferentes cenários citados. No sistema

modelado, considerou-se a simplificação de que as curvas de carga diárias são referentes a

um dia de semana típico, mantendo a uniformidade para o período analisado.

Tabela 5.2 – Perdas no sistema de distribuição para 10 dias do mês de junho de 2016

Dia Perdas no sistema de distribuição (kWh)

ausência SFVs 20 SFVs 50 SFVs 80 SFVs

01/jun 730 674 609 565

02/jun 730 673 609 562

03/jun 730 699 659 626

04/jun 730 705 671 642

06/jun 730 692 647 613

08/jun 730 659 579 528

11/jun 730 664 590 540

13/jun 730 663 587 535

14/jun 730 680 619 573

15/jun 730 675 610 560

É possível perceber que há uma considerável redução nas perdas diárias nos diferentes

dias analisados conforme é incrementado o número de microgerações fotovoltaicas conectadas

ao sistema. No dia 8 de junho, o dia com a maior energia gerada no período, há uma redução

nas perdas do sistema de 27,7 % no cenário com a maior inserção de SFVs. Já no dia com a

menor energia gerada, as perdas foram reduzidas em apenas 12 %. No dia mais próximo da

média para o período (2 de junho), a redução máxima das perdas foi de 23 %.

O OpenDSS fornece também as perdas discriminadas por classe de tensão, por

segmento de linha (monofásicas, bifásicas ou trifásicas, sequência zero, positiva e negativa) e

nos transformadores, além das perdas reativas. No sistema analisado, as perdas nas linhas

variaram entre 93 e 95 % das perdas totais.

22

Outra abordagem possível é a representação das perdas por valor monetário. Para a

análise, considera-se a tarifa média aplicada pela concessionária atuante na região onde o

SFV do Labsol está instalado. O valor adotado foi de 0,73 R$/kWh, vigente para os

consumidores residenciais.

A Figura 5.10 representa o valor monetário decorrente da redução das perdas em

relação ao caso sem gerações distribuídas. São considerados três dias do período analisado: o

pior dia, dia médio e o melhor dia. Ambos com a inserção de diferentes quantidades de SFVs.

Figura 5.10 – Redução monetária das perdas diárias


Um aspecto importante a se considerar é que o sistema de distribuição analisado não é

muito extenso, tendo apenas 2,5 km de linhas para a conexão do alimentador com as barras

ramificadas do sistema, o que explica o fato das perdas não serem tão elevadas pelo nível de

carga das barras.

Em uma análise mensal, considerou-se que os 10 dias analisados se repitam ao longo

do mês de junho, ocasionando uma amostra de 30 dias. A Tabela 5.3 resume essas perdas

mensais decorrentes da inserção dos SFVs em 3 cenários distintos.

Tabela 5.3 – Perdas mensais estimadas para o mês de junho de 2016

Inserção de SFVs Perda Mensal

kWh R$ %

ausência 21900 15987 100

20 SFVs 20352 14857 92,9

50 SFVs 18540 13534 84,7

80 SFVs 17232 12579 78,7

Novamente cabe salientar que o mês de junho é o mês com a menor irradiação solar

diária média devido a proximidade do solstício de inverno e, por consequência, a menor

energia média gerada pelos SFVs. Ao longo do ano, a tendência é haver uma maior geração

de energia, incrementando a redução das perdas no sistema devido à menor dependência de

energia proveniente do alimentador. Com menos energia circulando pelas linhas e a maior

R$ 0

R$ 20

R$ 40

R$ 60

R$ 80

R$ 100

R$ 120

R$ 140

R$ 160

20 50 80

Red

uçã

o d

as p

erd

as d

iári

as (

R$

)

Número de sistemas fotovoltaicos por carga

dia médio pior dia melhor dia

23

geração de energia no local de consumo, as perdas decorrentes da distribuição são reduzidas

significativamente durante a janela solar do período.

No entanto, caso a quantidade de SFVs seja incrementada além do consumo das

cargas do sistema, a influência sobre as perdas pode ter um caráter negativo no ambiente do

alimentador. O excesso de SFVs pode causar o fluxo de potência reverso nas linhas de

distribuição, elevando as perdas técnicas, uma vez que haverá um fluxo de potência ativa

maior na rede.

Além disso, de acordo com Ogata (2015), outro aspecto que impossibilita uma maior

redução nas perdas é o fato de que o pico de geração fotovoltaica não coincide com o pico da

demanda de carga, pois a demanda máxima costuma ocorrer ao final do dia e o auge da

geração fotovoltaica ocorre no meio do dia. Tal fato torna possível estudos para viabilizar

sistemas de armazenamento da energia solar fotovoltaica para posterior suprimento nos

períodos em que a demanda é mais elevada.

No que diz respeito ao estudo realizado, primeiramente foi desenvolvido o entendimento

da situação atual da Geração Distribuída no Brasil, a caracterização do sistema fotovoltaico

fruto das análises e uma breve descrição do software OpenDSS, onde foram destacadas as

principais funcionalidades essenciais para os estudos do impacto de SFVs em sistemas de

distribuição.

Foi realizada a etapa de modelagem do SFV e inserção no sistema de 13 barras do

IEEE após o conhecimento adequado do software e a implementação dos scripts necessários

para as simulações. Por meio das simulações, primeiramente validou-se um modelo de SFV

incluído no OpenDSS a partir de dados experimentais de irradiação e temperatura coletados no

Laboratório de Energia Solar da UFRGS, além das curvas de eficiência dos módulos e inversor.

As curvas de potência AC e energia produzida diárias mostraram-se satisfatórias para os

distintos dias analisados, onde o erro entre as simulações e os valores reais foi pequeno,

proporcionando a satisfatória validação do modelo de gerador fotovoltaico do OpenDSS.

A partir disso, foram propostos cenários com a inserção de diferentes quantidades de

SFVs, múltiplos do SFV de 1,225 kWp do Labsol, nas barras do sistema de distribuição onde

havia cargas conectadas. Foi possível analisar a variação das tensões ao longo de cada dia,

considerando que o sistema tem cargas residenciais e industriais, bem como prever o fluxo de

potência instantâneo entre o alimentador e as cargas. Na sequência, foram analisadas as

perdas no sistema de distribuição para a inserção de 20, 50 ou 80 SFVs por barra, onde foram

contabilizadas as perdas em unidades de energia e o valor monetário decorrente, considerando

a tarifa aplicável aos consumidores residenciais.

O estudo proposto no presente trabalho fez uso de um sistema de distribuição genérico

de testes. No entanto, tendo em vista que muitos fatores externos estão associados a um

alimentador real, tais como a qualidade dos equipamentos dos SFVs, condições climáticas do

local, qualidade da rede de distribuição, entre outros, um estudo mais detalhado é requerido

para prever os impactos no sistema com uma melhor precisão. Apesar disso, as análises

realizadas exaltam as características e a potencialidade do software OpenDSS para lidar com

sistemas reais e, possibilitar o controle da qualidade e o aprimoramento do método de cálculo

de perdas na distribuição para fins de pesquisa e principalmente por parte das concessionárias

de distribuição de energia elétrica.

6 CONCLUSÃO

24

6.1 Trabalhos Futuros

O estudo da conexão de gerações distribuídas em sistemas de distribuição de energia

elétrica é um assunto vasto, com diversas linhas de pesquisa possíveis. Neste trabalho, o foco

foi a inserção de microgerações fotovoltaicas, onde foram analisados alguns tópicos referentes

ao desempenho dos mesmos para verificar as consequências trazidas ao sistema de

distribuição analisado.

Para futuros trabalhos é interessante utilizar um sistema de distribuição real e de maior

porte para validar os resultados obtidos com a inserção dos SFVs no sistema de testes do

IEEE. O software OpenDSS mostrou-se muito promissor a partir dos estudos realizados e com

isso, pode-se explorar funcionalidades adicionais que não puderam ser abordadas no presente

trabalho. Os dados experimentais coletados no Labsol foram apenas do mês de junho, um mês

com baixa irradiação, e mesmo que a partir desses resultados seja possível estimar o

comportamento no decorrer do ano, é interessante validar a análise considerando valores de

meses com maior irradiação incidente.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANEEL. Resolução Normativa Nº 482. MME 2012. ______. Nota Técnica n° 0057/2014. MME 2014. ______. Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional Módulo 8 - Qualidade de Energia Elétrica: 33-35 p. 2015a. ______. Resolução Normativa Nº 687. MME 2015b. ______. Brasil ultrapassa 5 mil conexões de micro e minigeração. Brasília: Acessoria de Imprensa 2016a. ______. Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional. MME. Brasília 2016b. BAUGHMAN, M. L.; LIU, C.-C.; DUGAN, R. C. IEEE 13 Node Test Feeder. SUBCOMMITTEE, D. S. A. 2013. CRESESB. Irradiação no Plano Inclinado - Porto Alegre/RS. 2016. Disponível em: < http://www.cresesb.cepel.br/index.php?section=sundata >. DE ABREU, Y. V.; DE OLIVEIRA, M. A. G.; GUERRA, S. M.-G. Textos Selecionados. In: (Ed.). Energia, Economia, Rotas Tecnológicas. Brasil: Eumed, 2010. DUGAN, R. C. OpenDSS PVSystem Element Model. EPRI 2011. ______. OpenDSS Manual. EPRI 2016. EKSTRÖM, J. et al. A statistical approach for hourly photovoltaic power generation modeling with generation locations without measured data. Solar Energy, v. 132, p. 173-187, 7// 2016.

http://www.cresesb.cepel.br/index.php?section=sundata

25

EPRI. Simulation Tool – OpenDSS. CENTER, S. G. R. 2016. IEEE. Radial Distribution Test Feeders. 1991. MME. Brasil lança Programa de Geração Distribuída com destaque para energia solar 2015. ______. Número de unidades residenciais com Geração Distribuída quadruplica em 2015 2016. MME/RS. Decreto Nº 52.964. SUL., S. d. M. e. E. d. R. G. d. Porto Alegre 2016. OGATA, H. M. Análise do impacto da Geração Solar Fotovoltaica em um Sistema de Distribuição de Energia Elétrica 2015. Escola de Engenharia, Universidade de São Paulo, São Carlos. POSSEBON, R. Avaliação do Desempenho de um Arranjo Fotovoltaico Para uma Residência Típica no Sul do País. 2016. Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre. RADATZ, P. R. Modelos avançados de análise de redes elétricas inteligentes utilizando o software OpenDSS. 2015. Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. RAMPINELLI, G. A. et al. 20 Telhados Solares em Porto Alegre. Revista Brasileira de Energia Solar, 2014. RHADE, S. B. Modelagem da curva de carga das faixas de consumo de energia elétrica residencial a partir da aplicação de um programa de Gerenciamento de Energia pelo Lado da Demanda. 1998. Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade do Rio Grande do Sul SMA. Sunny Boy 1200 Inverter. TECHNOLOGY, S. S. Germany 2014. ______. Sunny Data Control. Germany: SMA Solar Technology 2016. SMITH, J. W.; DUGAN, R.; SUNDERMAN, W. Distribution Modeling and Analysis of High Penetration PV. 2012. WIDÉN, J. et al. Impacts of distributed photovoltaics on network voltages: Stochastic simulations of three Swedish low-voltage distribution grids. Electric Power Systems Research, v. 80, n. 12, p. 1562-1571, 12// 2010. YINGLI. YGE 60 Cell 40mm - Data Sheet. SOLAR, Y. China 2015.

26

ANEXO A

Tabela A.1 – Módulo (pu) e ângulo (graus) das tensões nas barras do sistema de 13 barras do IEEE

para um fluxo de potência instantâneo no momento de máxima demanda

Barra A B C

módulo ângulo módulo ângulo módulo ângulo

650 1,0000 0,00 1,0000 −120,00 1,0000 120,00

632 1,0210 −2,49 1,0420 −121,72 1,0174 117,83

633 1,0180 −2,56 1,0401 −121,77 1,0148 117,82

634 0,9940 −3,23 1,0218 −122,22 0,9960 117,34

645

1,0329 −121,90 1,0155 117,86

646

1,0311 −121,98 1,0134 117,90

671 0,9900 −5,30 1,0529 −122,34 0,9778 116,02

680 0,9900 −5,30 1,0529 −122,34 0,9778 116,02

684 0,9881 −5,32

0,9758 115,92

611

0,9738 115,78

652 0,9825 −5,25

692 0,9900 −5,31 1,0529 −122,34 0,9777 116,02

675 0,9835 −5,56 1,0529 −122,52 0,9758 116,03

Fonte: (IEEE, 1991)

Tabela A.2 – Cargas no sistema de 13 barras do IEEE

Barra Carga Fase A Fase B Fase C

Modelo kW kvar kW kvar kW kvar

634 Y-PQ 160 110 120 90 120 90

645 Y-PQ 0 0 170 125 0 0

646 D-Z 0 0 230 132 0 0

652 Y-Z 128 86 0 0 0 0

671 D-PQ 385 220 385 220 385 220

675 Y-PQ 485 190 68 60 290 212

692 D-I 0 0 0 0 170 151

611 Y-I 0 0 0 0 170 80

Total 1158 606 973 627 1135 753

Fonte: (IEEE, 1991)

27

APÊNDICE

Tabela A.3 – Ações do Regulador de Tensão no OpenDSS para o dia 8 de junho com a inserção de 80

SFVs por barra

Hora Minuto Regulador de Tensão Ação

0 3 Fase C Trocou 2 TAPS para 1,0125

0 3 Fase B Trocou 2 TAPS para 1,0125

0 3 Fase A Trocou 2 TAPS para 1,0125

1 3 Fase C Trocou 1 TAP para 1,01875

1 3 Fase A Trocou 1 TAP para 1,01875

7 30 Fase B Trocou 1 TAP para 1,01875







12 33 Fase A Trocou −1 TAP para 1,03125

12 48 Fase C Trocou −1 TAP para 1,025



17 30 Fase C Trocou 2 TAPS para 1,04375










23 30 Fase B Trocou −1 TAP para 1,025


Documents

Análise de microgeração fotovoltaica em um Sistema de